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Darknet-YOLOV4修改版可在Jetson系列产品上直接应用

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简介：
Darknet-YOLOV4修改版是一款专为NVIDIA Jetson系列设备优化的高性能目标检测模型，实现快速部署与高效计算。 当YOLO之父Joseph Redmon在今年年初宣布退出计算机视觉领域的研究时，许多人认为目标检测神器YOLO系列将就此终结。然而，在4月23日，继任者YOLO V4悄然登场。Alexey Bochkovskiy发表了一篇名为《YOLOV4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》的文章。这一版本是YOLO系列的重大更新，它在COCO数据集上的平均精度（AP）和帧率精度（FPS）分别提高了10% 和12%，并得到了Joseph Redmon的官方认可，被认为是当前最强的实时对象检测模型之一。

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  • Darknet-YOLOV4修改版可在Jetson系列产品上直接应用
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    Darknet-YOLOV4修改版是一款专为NVIDIA Jetson系列设备优化的高性能目标检测模型，实现快速部署与高效计算。 当YOLO之父Joseph Redmon在今年年初宣布退出计算机视觉领域的研究时，许多人认为目标检测神器YOLO系列将就此终结。然而，在4月23日，继任者YOLO V4悄然登场。Alexey Bochkovskiy发表了一篇名为《YOLOV4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》的文章。这一版本是YOLO系列的重大更新，它在COCO数据集上的平均精度（AP）和帧率精度（FPS）分别提高了10% 和12%，并得到了Joseph Redmon的官方认可，被认为是当前最强的实时对象检测模型之一。
     
  • YoloV4-ncnn-Jetson-Nano：在Jetson Nano上的YoloV4实现
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    本项目为基于Jetson Nano平台的YOLOv4模型优化实现，采用ncnn库进行轻量化部署，适用于资源受限环境下的实时目标检测。 YoloV4-ncnn-Jetson-Nano 是基于 ncnn 框架的 YoloV4 版本，专为 Jetson Nano 设备设计。 基准测试结果如下： | 模型 | 杰特逊纳米2015 MHz | RPi 4 64-OS 1950兆赫 | |----------------|----------------------|--------------------| | YoloV2（416x416） | 10.1帧/秒 | 3.0帧/秒 | | YoloV3（352x352）微小 | 17.7帧/秒 | 4.4 FPS | | YoloV4（416x416）微小 | 11.2 FPS | 3.4帧/秒 | | YoloV4（608x608）完整 | 0.7帧/秒 | 0.2帧/秒 | | YoloV5（640x640）小 | 4.0 FPS | 1.6帧/秒 | 为了运行该应用程序，您需要： - 安装腾讯 ncnn 框架。 - 安装 Code::Blocks。 （通过命令行 `$ sudo apt-get install codeblocks` 来安装）。
     
  • Darknet-YoloV4
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    Darknet-YoloV4是一款基于YOLOv4框架的深度学习目标检测工具，在暗网环境下展现出卓越的目标识别性能与速度。 YOLOv4目标检测算法使用darknet.zip，在Windows和Linux系统上均可运行。解压文件后直接上传到服务器即可使用。
     
  • DarkNet-YOLOv4
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    DarkNet-YOLOv4是一款基于DarkNet框架实现的先进目标检测算法，它结合了最新的技术改进，在实时物体识别和定位上表现出卓越性能。 **Darknet-YOLOv4** 是一个基于 Darknet 框架的深度学习目标检测模型，在计算机视觉领域有着广泛的应用。YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，以其高效性和准确性而著称。作为 YOLO 系列中的最新版本，YOLOv4 在前几代的基础上进行了优化，提升了检测精度和速度。 Darknet 是一个开源的神经网络框架，主要使用 C 语言编写，在设计时考虑了性能与效率的需求。它不仅适用于学术研究领域，也适合工业级应用。相较于 TensorFlow 和 PyTorch 等其他流行的深度学习框架而言，Darknet 更加轻量且易于理解和部署，特别是在资源受限的情况下。 **YOLOv4 的特点包括：** 1. **多尺度预测**：通过多层次的检测机制，使得模型能够识别不同大小的目标对象，并提高了整体检测精度。 2. **数据增强技术**：利用翻转、缩放和裁剪等多种方法来增加训练集的多样性，从而提高模型在实际应用场景中的泛化能力。 3. **融合多个网络结构**：YOLOv4 结合了多种不同的架构如 CSPNet、SPP-Block 和 PANet 来提升特征提取的效果与准确性。 4. **优化卷积层**：使用包括 Mish 激活函数在内的各种改进措施，以及三线性插值和空间金字塔池化等技术来增强模型性能。 5. **预定义边界框（Anchor boxes）**：这些预先设定的边界框用于初始化预测阶段，帮助模型更快地定位目标对象。 6. **批标准化层**：通过应用批规范化加速训练过程并维持内部表示的一致性。 **Darknet 框架的核心组件包括：** 1. **网络结构定义**: Darknet 支持用户自定义网络架构，适用于创建卷积神经网络（CNN）及其他类型模型。 2. **权重文件管理**: 训练完成后的模型参数以权重形式保存，便于后续部署及继续训练使用。 3. **便捷的命令行接口**：Darknet 提供了一套简单的命令行工具来配置学习率、批量大小和损失函数等关键参数进行模型训练。 4. **高效的推理能力**: Darknet 拥有强大的推断功能，并支持 C 和 CUDA 实现，能够在 CPU 或 GPU 上高效运行。 在 darknet 文件夹中可能包含以下内容： - 源代码：Darknet 的 C 语言实现，包括主程序、网络结构定义、训练和推断模块等。 - 配置文件：描述模型架构、超参数以及数据集配置信息的文档。 - 权重文件：预训练好的 YOLOv4 模型权重，可以直接应用进行目标检测任务。 - 数据集资源：可能包括用于训练和验证的数据及相应的标签信息。 - 辅助脚本工具：帮助完成数据处理、模型训练与结果评估等工作的辅助程序。 借助这些组件，用户可以进一步优化自己的数据集或直接利用预训练的 YOLOv4 模型进行目标检测任务。Darknet-YOLOv4 的高性能和高精度使其成为实时监控系统、自动驾驶技术以及无人机导航等多个领域的理想选择。
     
  • Linux系统（Ubuntu）已编译Darknet(CPU版)，可直接使用
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    本项目提供在Ubuntu Linux环境下预编译的Darknet框架CPU版本，用户无需自行编译即可快速部署和运行，适合于深度学习与计算机视觉任务。 在Linux系统（Ubuntu）上已编译了Darknet的CPU版本，并包含libdarknet.so等文件，可以直接使用并成功测试了Yolo3模型。
     
  • Darknet-C++版YOLOv4实现.zip
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    本资源提供Darknet框架下的C++版本YOLOv4模型实现代码及配置文件，适用于目标检测任务开发与研究。 Darknet-C++实现YOLOv4.zip
     
  • 可修改的YOLOv4网络结构图PPT版本
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    本PPT介绍了一种可灵活调整的YOLOv4网络架构设计，旨在为深度学习爱好者及研究者提供一个直观、易于理解的学习和交流工具。 YOLOv4是目前最受欢迎的目标检测算法之一，理解其网络结构图对于掌握该模型的工作原理至关重要。本段落将详细介绍并解析YOLOv4的各个组件及其功能。 **骨干网络（Backbone Network）** 在YOLOv4中，骨干网络采用了基于CSPDarknet53架构的设计。它通过使用多个残差单元来增强其表示能力。每个残差单元由两个卷积层和一个跳跃连接组成。这种设计有助于捕捉图像中的特征。 **跨阶段部分（CSP）** 作为YOLOv4特有的残差组件，CSP将特征图分为两部分：一部分是常规的残差链接；另一部分则是跨越不同阶段的残差链接。这样的结构能够提升网络的表现力和泛化能力。 **空间金字塔池化（SPP）** 在YOLOv4中，SPP是一种特殊的池化层设计，用于将特征图转换成不同的尺寸大小。这有助于捕捉到各种尺度的目标对象。 **路径聚合网络（PAN）** 作为一种独特的结构，PAN能够融合不同分辨率的特征映射，从而增强模型的表现力和检测能力。 **颈部网络（Neck）** YOLOv4中的颈部网络设计用于合并骨干网路输出的特征图与PAN产生的特征图，以进一步优化性能。 **头部模块（Head）** 最后，头部分负责将来自颈部的信息转换成边界框预测结果。 除了上述核心组件外，还有其他支持性的技术如Mish激活函数、Leaky ReLU和批量归一化等方法被集成到YOLOv4中，以进一步提升模型的特征提取能力。总体而言，通过精心设计的各种技术和模块组合起来形成了一个复杂但高效的网络结构图，在目标检测任务上展现了优越性能与效率。
     
  • dht11程序可直接使用无需修改
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    本程序适用于DHT11温湿度传感器，开箱即用，用户无需对代码进行任何改动即可快速获取环境中的温度与湿度数据。 dht11温湿度传感器经过实际测试证明完全准确可靠，可以直接调用使用。
     
  • JSP课程设计：新闻管理系统，成品可直接使用，无需修改
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    本作品为一款基于JSP技术开发的新闻管理系统，功能完善、界面友好，能够满足日常新闻信息发布与管理需求。系统已开发完毕，用户可直接部署使用，无需任何代码改动。 新闻管理系统的设计 一. 课程设计的目的 二. 设计方案论证 2.1 设计思路 2.2 程序结构、思想和技术 2.3 设计过程 三．设计结果与分析 三部分包括了对整个系统从目的到实现的全面描述，首先明确设计目的是为了满足新闻管理的需求，并通过设计方案论证来详细阐述如何实现这一目标。其中，“设计思路”介绍了系统的整体规划；“程序结构、思想和技术”探讨了技术选型和架构细节；而“设计过程”则记录了开发阶段的具体步骤与决策。 在三部分中还涵盖了类的定义及其功能描述，以及包的设计说明等关键内容，以确保系统能够有效地管理和发布新闻信息。
     
  • 关于在CrowdHuman数据集上训练DarkNet YOLOv4模型的教程：Yolov4_Crowdhuman
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    本教程详细介绍如何在CrowdHuman数据集上训练优化后的DarkNet YOLOv4模型，适用于对象检测研究与开发人员。 YOLOv4 CrowdHuman 教程 这是一个演示如何使用和训练YOLOv4人检测器的教程。 目录： 设置：如果您打算在服务器上进行模型训练，您可以跳过本节并直接进入下一部分；否则，在本地运行训练需要一台具备良好GPU性能的x86_64 PC。例如，我主要用台式机来测试此存储库中的代码： - NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti - Ubuntu 18.04.5 LTS (x86_64) - CUDA 10.2 - cuDNN 8.0.1 此外，您需要在本地PC上正确安装OpenCV（包括python3的“cv2”模块），因为数据准备代码和“darknet”都需要它。 准备训练数据：对于在本地PC上的训练，我使用了608x608分辨率下的yolov4模型作为示例。请注意，在本教程中只用到了python3（可能不支持python2）。请按照以下步骤来准备训练数据。